Трансформация методов проектирования, сборки и управления для повышения эффективности и увеличения прибыли.
Машинное обучение в строительстве использует компьютерные алгоритмы для обнаружения закономерностей в больших наборах данных и прогнозирования результатов.
Мы все уже слышали модные слова, но что такое машинное обучение в строительстве?
Хотя это может показаться чем-то из научно-фантастического фильма, машинное обучение уже является частью нашей повседневной жизни. Если вы пользовались Картами Google, просили Алису порекомендовать ресторан или песню или получили звонок от «банка» по поводу мошеннических действий, вы уже получили выгоду от машинного обучения.
Машинное обучение является общим знаменателем для обеспечения работы всех этих операций – и, по оценкам, машинное обучение используется более чем в половине современных мобильных приложений.
«
Искусственный интеллект обладает потенциалом увеличить прибыль строительной отрасли на 71% к 2035 году.
Определение шаблонов данных для создания автоматизированного интеллекта
Если вы когда-либо пользовались Google Maps, значит, вы использовали технологическое решение, использующее машинное обучение.
Проще говоря, машинное обучение использует компьютерные алгоритмы для обнаружения закономерностей в больших наборах данных и прогнозирования результатов. В некоторых приложениях машинного обучения компьютеры изначально запрограммированы на то, чтобы научиться решать задачи. Но они также могут самостоятельно изменять и улучшать алгоритмы, делая более быстрые и точные прогнозы. По сути, это помогает найти иголку в стоге сена, собирая большое количество сложных данных и выявляя закономерности для получения надежных, эффективных и воспроизводимых результатов.
Например, согласно исследовательскому блогу Google, компания внедрила машинное обучение в Google Maps, улучшив удобство использования сервиса. Алгоритмы помогают приложению извлекать названия улиц и номера домов из фотографий, сделанных автомобилями Google “Street View”, и повышают точность результатов поиска. С учетом того, что с помощью Street View Cars собрано более 80 миллиардов фотографий высокого разрешения, проанализировать эти изображения вручную было бы невозможно. Вместо этого точно настроенные алгоритмы машинного обучения автоматически извлекают информацию из изображений с географическим расположением.
Хотя машинное обучение и искусственный интеллект (ИИ) иногда используются взаимозаменяемо, это не одно и тоже.
Машинное обучение – это техника, которая наиболее успешно вышла из лабораторий в реальный мир, в то время как искусственный интеллект – это широкая область, охватывающая такие области, как робототехника и обработка естественного языка. Машинное обучение также часто ошибочно принимают за простое использование средних значений или статистики. Вместо этого оно влечет за собой сложный процесс понимания и подготовки анализируемых данных, разработки алгоритмов, дающих ценные прогнозы и результаты, а также тестирования и доработки алгоритмов для обеспечения точности.
Практическое применение машинного обучения в строительстве
Машинное обучение может способствовать автоматизации строительства за счет оптимизации рабочих процессов и упрощения сложных проектных задач.
Данные способствуют принятию более эффективных решений во всех отраслях, включая строительство. По мере того, как все больше ручных форм отслеживания проектных данных заменяются автоматизированными оптимизированными решениями, объем данных, собираемых при выполнении заданий, растет экспоненциально.
Например, отраслевые исследования показали, что для крупных инфраструктурных проектов создается в среднем 130 млн электронных писем, 55 млн документов и 12 млн рабочих процессов. Это всего лишь один проект, представьте, что вы собираете и анализируете контент всей вашей компании?
По мере увеличения объема данных машинное обучение набирает обороты в строительстве, предоставляя инструментам необходимую способность анализировать данные, принимать решения и делать прогнозы, которые могут сократить случаи задержек проекта, повысить производительность, качество и безопасность, а также удержать рабочих.
Эта технология обеспечивает большую автоматизацию в строительстве, устраняя монотонные обязанности и помогая упростить процессы проектирования и планирования. Это позволяет сотрудникам команды тратить время на оттачивание своего опыта и креативности. Помимо этого, машинное обучение может помочь командам и компаниям делать обоснованные прогнозы для более упорядоченного бизнеса и рабочих процессов.
«
95,5% всех собранных данных не используются в машиностроении и строительной отрасли.
Машинное обучение в строительстве: что маячит на горизонте?
Одна из поистине удивительных особенностей машинного обучения в строительстве в том, что оно может просматривать терабайты данных и определять риски проекта до того, как они произойдут.
Модель машинного обучения может извлекать уроки из исторических закономерностей в тысячах или миллионах аналогичных заданий, чтобы оценивать закономерности и отмечать плохие результаты, такие как сокращение маржи, задержки проекта, доработки проекта. Это помогает специалистам выявлять риски и выяснять, как предотвратить возникновение проблем.
Полезность машинного обучения не ограничивается предсказанием плохих результатов. Его можно использовать, для:
- Поиска источников повышения производительности или нового роста.
- Оптимизации будущих процессов подачи заявок с помощью исторического моделирования, что повысит вероятность принятия заявок.
- Выявления рисков и выгод, измерения их влияния и прогнозной аналитике, которая поможет вам реагировать, сокращая источники риска или извлекая выгоду из источников роста.